将优化模型放入循环中

Question

我想将优化模型放入循环中，以便使用持久求解器进行一些重新优化。我已经编写了所有代码来提取数据和模型。现在我需要将不同的部分放在函数中以便调用它们。

目标是做类似的事情：

for file in files:
    data = extract_data(file)
    model = construct_model(data)
    model.solve()
    for iter in ...:
        # resolve model
        # save results

基本上我只使用条件语句来提取我的数据而从未使用过函数，所以我所做的就是将所有代码复制到这样的函数中：（我有 1000 多行）：

def extract_data():    
    Nurse_DayoffID_D = {}
    UDay_ID = []
    for k,v in ID_Dayoff.items():
        for x,d in enumerate(v):
            Nurse_DayoffID_D[(k,x+10)]=d
            UDay_ID.append(x+10)
            
    [...]
    return

现在如果我对具体模型做同样的事情：

def model():
    model.N = Set(initialize = N)
    [...]
    def obj_function(model):
         return(
             sum(Penalty_Sigma * model.w[n,d1,d2] + Penalty_Tau * model.r[n,d1,d2] for (d1,d2) in P)
             [...]
         )
    model.ObjFunction = Objective(rule=obj_function, sense=minimize)
    def constraint_1(model, s, d):
        return sum(model.x[n, s, d] for n in model.N) == R[d,s]

    model.C1 = Constraint(model.S, model.D, rule=constraint_1)
    
    [...]
    
    return


for file in files:
        data = extract_data(file)
        model = construct_model(data)
        model.solve()
        for iter in ...:
            # resolve model
            # save results

你觉得它没用了吗？

Answer 1

它会起作用。
我建议您不要使用 iter 这个词，因为它是一个 Python 内置函数。

对于给定的迭代次数，您可以这样做：

# Run it 3 times
for _ in range(3):
    results = process_model()
    save_results(results)

将优化模型放入循环中

Put in a loop an optimization model

python

optimization

model

function

pyomo